Formación análisis de datos

Formación análisis de datos | Ventajas de comprar cursos de análisis de datos

Llevar a cabo un análisis de datos detallado a través de las estrategias y herramientas correctas puede brindar muchos beneficios para nuestra investigación, entre los que destacan:

• Gracias a ello, podemos tomar decisiones más estratégicas e informadas, y sustentadas en datos reales.
• Comprensión más profunda de lo que necesita nuestro target, lo que contribuye a forjar mejores lazos comerciales.
• Ayuda a la empresa a identificar problemas de eficiencia que requieren medidas.
• Mejor conocimiento del crecimientos económico del negocio.
• Mayor percepción de los potenciales peligros, contribuyendo a la ejecución de acciones de prevención.
• Puede reportarnos ventaja sobre nuestros competidores.
• Puede verse a un golpe de vista, permitiendo tomar mejores decisiones y hacerlo en menos tiempo.
• Se ha probado que disminuye los gastos y, por ende, incrementa los beneficios.

Actualmente, multitud de sectores aplican el Big Data para obtener información que pueda ser usada como guía para decidir qué racciones desplegar dependiendo las conclusiones que pueden reportar. Algunos de los sectores más destacados son los siguientes:

• Marketing: el análisis de datos se usa principalmente para realizar previsiones sobre el comportamiento de los consumidores, incluso para poder valorarlo.
• Académicos: el Big Data también aplicarse a la educación, siendo muy útil para elegir a los nuevos alumnos y para medir su rendimiento.
• Recursos Humanos: el Big Data también resulta muy interesante en el mundo de los negocios para mantener un buen ambiente entre los trabajadores del equipo. Pero también fuera fuera de la misma para valorar potenciales candidatos.

Formación análisis de datos | Técnicas de análisis de datos

Si lo que buscamos obtener datos relevantes, es indispensable que los analicemos, para lo cual, podemos usar distintas técnicas:

1. Análisis de datos cualitativo: cualificados: los datos cualitativos suelen presentarse de manera verbal y, en algunas ocasiones, de manera gráfica. Están respaldados por la interpretación y la forma más habitual de de conseguirlos es mediante entrevistas abiertas, agrupaciones de observación y grupos de debate donde, por norma general, los investigadores buscan puntos comunes en las anotaciones que se van haciendo mientras recogen la información.
2. Análisis de cuantitativos: los datos cuantitativos generalmente se presentan de forma numérica y están respaldados por resultados concretos.

En ambos casos, el Big Data busca llegar a una conclusión tomando en consideración solamente la información que el investigador ya conoce. La manera en la que extrae los datos debe estar relacionada con el modo en el que tiene pensado estudiar y emplearla. Pero también debe procurar que que los datos obtenidos sean fiables y reales. En este sentido, la táctica más usada por los especialistas son los cuestionarios online, ya que permiten un significativo ahorro de tiempo y dinero.

Métodos para el análisis de datos

En la actualidad, contamos con diversos métodos de Big Data que podemos implementar en función de nuestras necesidades y de cuál sea la finalidad de la investigación:

• Análisis de datos descriptivo: ordena, dirige e analiza los datos brutos para convertirlos en información valiosa para la empresa.
• Análisis predictivo: lo que busca es identificar tendencias futuras, deficiencias, potenciales problemas, pérdidas y conexiones de datos para mejorar los procesos de trabajo y ganar ventaja frente a la competencia.
• Análisis de datos exploratorio: permite hallar conexiones y crear hipótesis y deducciones para problemas específicos.
• Análisis de datos prescriptivo: se centra en la detección y la utilización de tendencias y guías para definir estrategias empresariales útiles y una enorme capacidad de respuesta.

Pasos para analizar los datos

Al hablar análisis de datos, es muy importante tener claro cuál es el orden que tenemos que seguir para obtener los insights más relevantes para nuestro estudio. Este proceso consta de cinco pasos esenciales:

1. Formular las preguntas: comienza eligiendo las preguntas adecuadas, que tienen que ser claras, medibles y precisas.
2. Perfilar las prioridades de medición: este paso se fracciona en dos sub-pasos:
   • Determina qué se va a medir: analiza el tipo de datos que vas a precisar.
   • Decide cómo evaluarlo: reflexionar sobre cómo medir la información es igual de importante, sobre todo antes de la fase de recopilación de los mismos, ya que el proceso de evaluación desacreditará o respaldará la investigación posteriormente.
3. Recoger los datos: con la pregunta claramente establecida y sus metas de medición marcadas, es hora de pasar a la recolección de los datos. Piensa en qué datos vas a poder recoger y el sistema de almacenamiento.
4. Analizar los datos: es el momento de llevar a cabo un análisis detallado de los datos. Encuentra tendencias y posibles conexiones, y clasifica y filtra los datos teniendo en cuenta las reglas establecidas.
5. Analizar los resultados: si los datos se ajustan a la pregunta inicial y son capaces de justificar cualquier obstáculo, es posible que hayas alcanzado una conclusión eficaz. En ese caso, únicamente queda aplicar los resultados para planear tus campañas.

Formación análisis de datos | ¿Por qué es importante realizar cursos de análisis de datos?

A lo largo de los últimos años, los datos han ido ganando atractivo para la mayoría de las empresas, tanto aquellas cuya actividad está relacionada con la tecnología como aquellas que no. La digitalización de los datos de los productos y usuarios ha producido una gran profusión de datos de gran relevancia para planificar campañas de negocios. Así pues, saber de Big Data es actualmente algo muy demandado.¿Quieres saber la razón?

• Muchas empresas usan tus datos personales: aprender a manipular grandes conjuntos de información ayuda a entender nuestros propios datos, la manera en que se tratan y si debemos consentir o no que sean usados.
• Mejorarás tu perfil en el sector de la tecnología: sin importar el cargo que realices, aprender a manipular la información y a visualizarlos te ayudará a mejorar profesionalmente. Tu currículum será más atractivo para cualquier empresa, ya que todas las decisiones estratégicas que se toman se hacen apoyadas en datos tangibles. Con lo cual, aunque no quieras dedicarte únicamente a este terreno, se trata de una excelente forma de dar un impulso a tu currículum.
• Los datos son muy importantes en el mundo empresarial: los especialistas de datos son uno de los puestos más valorados por las grandes corporaciones hoy en día, pues poseen habilidades que les ayudan a recopilar y estudiar la información, de manera que puedan mejorar la toma de decisiones.
• Sabrás codificar: Excel es una magnífica herramienta para analizar datos, pero el auténtico maestro es un lenguaje informático conocido como Python, lo suficientemente potente como para recoger, clasificar y representar agrupaciones de datos con gran fiabilidad.
• Existe una gran demanda de analistas de datos: según la revista Forbes, la Ciencia de los Datos y la Inteligencia Artificial se posicionan entre las tres primeras posiciones de las capacidades tecnológicas más requeridas. Por eso, hay infinidad de vacantes para este tipo de profesionales y las condiciones y sueldos que se prometen son muy atractivos.
• Los datos también son para mentes creativas: aunque no lo hayas pensado, la creatividad es crucial en este sector. La mayor parte del Big Data se centra en identificar ideas creativas sobre cómo dar respuesta a una pregunta compleja o resolver un problema difícil. Pero además, a las empresas les conviene que los datos sean accesibles para que todos los trabajadores puedan sacar provecho de ellos. Y es aquí donde cobra protagonismo la representación de datos, cuya función es convertir grandes conjuntos de datos en imágenes y gráficos que la gente pueda comprender.